Servidor MCP map-traveler

O que faz o Servidor MCP “map-traveler”?

O map-traveler MCP (Model Context Protocol) Server atua como uma biblioteca de viajante virtual, projetada para interfacear com clientes e assistentes de IA compatíveis com MCP. Seu objetivo principal é permitir que sistemas de IA explorem, interajam e recuperem informações sobre locais geográficos de maneira virtualizada. Isso permite que desenvolvedores integrem dados baseados em mapas, simulem experiências de viagem ou realizem consultas geográficas dentro de fluxos de trabalho orientados por IA. Ao conectar fontes de dados externas como APIs de mapas ou visualizações de ruas virtuais, o servidor facilita tarefas como busca de localizações, cálculo de rotas e recuperação de informações contextuais, ampliando as capacidades de assistentes de IA que necessitam de consciência espacial ou geográfica.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt está explicitamente listado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está descrito no repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas é fornecida nos arquivos ou documentação do repositório.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Simulações de Viagem Virtual
  Permita que agentes de IA ou usuários viagem virtualmente por diferentes locais, simulando experiências de viagem para fins educacionais, de entretenimento ou planejamento.

• Exploração de Dados Geográficos
  Habilite sistemas de IA a consultar e apresentar informações sobre locais específicos, pontos de referência e rotas, apoiando aplicações em planejamento de viagens ou pesquisa geográfica.

• Recomendações Baseadas em Localização
  Integre com assistentes de IA para fornecer recomendações contextuais relevantes (por exemplo, atrações ou restaurantes próximos) com base em dados de localização virtual.

• Visualização de Rotas e Navegação
  Auxilie usuários ou agentes a visualizar rotas e navegar por mapas virtuais, útil em planejamento logístico ou demonstrações educacionais.

• Mapeamento Contextual para Fluxos de IA
  Aprimore fluxos de trabalho de IA que necessitam de contexto espacial, como gerar narrativas de viagens, responder perguntas geográficas ou enriquecer conversas do usuário com detalhes de localização.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.json).
3. Adicione o map-traveler MCP Server ao seu objeto mcpServers conforme mostrado abaixo.
4. Salve as alterações e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução no painel de status.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Abra seu arquivo de configuração do Claude MCP.
3. Insira a configuração do map-traveler MCP Server.
4. Salve e reinicie o ambiente Claude.
5. Confirme a configuração bem-sucedida no painel Claude.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Abra seu arquivo de configuração do Cursor (por exemplo, cursor.json).
3. Adicione a entrada do map-traveler MCP Server.
4. Salve a configuração e reinicie o Cursor.
5. Verifique a lista de servidores para o novo servidor MCP.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Instale o Node.js se necessário.
2. Encontre e abra o arquivo de configuração do Cline MCP.
3. Inclua a configuração para o map-traveler MCP Server.
4. Salve e reinicie o Cline.
5. Certifique-se de que o servidor está operacional pela interface.

Exemplo de configuração JSON:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Protegendo chaves de API usando variáveis de ambiente

Para manter as chaves de API seguras, utilize variáveis de ambiente em sua configuração. Exemplo:

{
  "mcpServers": {
    "map-traveler": {
      "command": "npx",
      "args": ["@map-traveler/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "MAP_API_KEY": "${MAP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MAP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "map-traveler": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “map-traveler” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua própria URL de servidor MCP.

Visão Geral

Entre estas duas tabelas:
O servidor MCP map-traveler fornece uma visão geral clara e casos de uso, bem como instruções de configuração e práticas de segurança, mas carece de documentação sobre modelos de prompt, recursos e ferramentas. Suporte a Sampling e Roots também não está documentado. Com base nisso, eu avaliaria este servidor MCP com 4 de 10 para documentação e prontidão para integração.

Pontuação MCP